Diplomado en Data Science for Business en Álvaro Obregón - Distrito Federal

Informática e Información > Base de Datos
Diplomado en Data Science for Business
Modalidad
Presencial
Tipo de Curso:
Diplomado
Precio:
mx$ 45,600
Fecha de inicio: Campus Santa Fe: 24/11/2018
Solicita información sin compromiso
Tecnológico de Monterrey - Educación Continua
Diplomado - Diplomado en Data Science for Business - Álvaro Obregón - Distrito Federal
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Descripción de Diplomado en Data Science for Business
Contenido:
Diplomado en Data Science for Business .

Área Temática : Management
Duración: 96 horas
Fecha de inicio:

  • Campus Santa Fe: 24/11/2018

Objetivo:

Implementa en tu organización la ciencia de datos para el apoyo a las decisiones por medio de un análisis sustentando

Beneficios del programa:

? Adquirirás conocimiento profundo de la metodología para implementar ciencia de datos.
? Podrás implementar técnicas de minería de datos de manera que la empresa se vea beneficiada en el aprovechamiento del conocimiento.
? Serás capaz de implementar de forma inmediata esta metodología, ya sea en forma incremental, parcial o total.
? Conocerás aplicaciones de la ciencia de datos sobre diferentes áreas en la industria.
? Practicarás sobre casos actuales de la industria.

Dirigido a:

Profesionales de la información y sus áreas relacionadas; profesionales de todas las áreas que usen y requieran conocimientos en TI; personal técnico y administrativo relacionado con el uso de TI.

Contenido del programa:

El Diplomado en Data Science for Business consta de cuatro módulos, que suman 96 horas de estudio en total.

Módulo 1. Introducción a la Ciencia de Datos (16 horas).

? Definir la ciencia de datos
? Relación de la estadística, machine learning y modelos matemáticos con la ciencia de datos
? Proceso de un proyecto de ciencias de datos
? Campo de aplicación para la ciencia de datos
? Definir el rol del científico de datos dentro de la organización

Módulo 2. Preparación de Datos (16 horas).

? Describir los tipos de análisis de datos
? Identificar los diferentes tipos de datos
? Traducir preguntas del negocio a conjunto de datos
? Identificar la relevancia de la preparación y calidad de los datos: Garbage In, Garbage Out (GIGO)
? Análisis exploratorio de los datos

Módulo 3. Algoritmos Machine Learning (24 horas).

? Análisis descriptivo
? Análisis predictivo
? Machine learning y estadística clásica
? Algoritmos analíticos
? Identificar las fortalezas y debilidades en los diseños experimentales

Módulo 4. Casos Prácticos (40 horas).

? Creación de un equipo  de ciencia de datos
? Ciencia de datos en retail  y servicio al cliente
? Ciencia de datos en servicios financieros  y de seguros
? Ciencia de datos en redes sociales
? Ciencia de datos para mercadotecnica  y telemercadeo
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